Claude Fable 5.1
Testar just nu
Claude FableVad jag använder, vad jag lärt mig, och vad som finns.
Anteckningar från eget arbete med AI-modeller. Vilka jag använder och till vad, och tips som håller även när nästa version kommer.
Testar just nu
Claude FableBygger och felsöker produktionskod. Håller ihop långa uppgifter över många filer och kommer i mål
Claude OpusKörs via API i egna produkter. Innehållsskapande och backend-funktioner som ska gå av sig själva.
Claude SonnetAnvänds för enklare API användning
GPT LunaRegelverk, marknadsinformation och snabb research.
GPT SolResearch och underlag inför byggandet av AI-verktyg, Hemsidor m.m
GrokNotiser och längre artiklar. En ändrad åsikt skrivs som en ny notis — den gamla står kvar.
Det mest intressanta är kanske inte resultaten i olika tester, utan att modellen sägs kunna arbeta självständigt i timmar utan att tappa tråden, kontexten för uppgiften. Vi går snabbt från AI som svarar på frågor till AI som faktiskt kan genomföra hela arbetsflöden. Blir till att testa modellen lite nu!
Prislappen först. Opus 5 ligger på 5 dollar per miljon input-tokens och 25 för output. Fable 5 kostar det dubbla, 10 och 50. Och skillnaden är större än så när man räknar per uppgift i stället för per token: på Frontier-Bench når Opus 5 sin topp kring 14,50 dollar per uppgift, medan Fable 5 behöver ungefär 27 dollar för att nå ett lägre resultat. På OSWorld 2.0 passerar Opus 5 Fable 5:s tak till nästan halva kostnaden.
Benchmarksen pekar åt samma håll. 43,3 procent mot 33,7 på Frontier-Bench, 1861 mot 1747 i GDPval-AA v2, och 30,2 procent på ARC-AGI-3 — ungefär tre gånger närmaste publicerade modell. Claude 5
Men det som övertygat mig är inte tabellerna. Kör man Opus 5 på max effort levererar den på ett sätt som märks direkt i vardagen: den håller ihop långa uppgifter, verifierar sitt eget arbete och kommer i mål utan att man behöver skriva fram och tillbaka.
Fable 5 har fortfarande sina nischer — cybersäkerhetsuppgifter och riktigt långa autonoma körningar — men för allt vanligt bygg-, innehålls- och analysarbete är valet inte längre svårt.
Hur jag använder ChatGPT:s schemalagda uppgifter för att följa POET Technologies och NIBE — och varför bevakningen ser olika ut för de två bolagen.
Läs helaSådant jag samlat på mig längs vägen. Det mesta hör till en modell, en del gäller oavsett.
Börja med att beskriva vad du vill åstadkomma och låt modellen ställa frågor tillbaka. Det gäller lika mycket när du ändrar något som redan finns — en sida, en tjänst, ett plugin — som när du börjar från noll. Be sedan om ett par varianter som en fristående HTML-fil du kan öppna i webbläsaren. Först när du valt en säger du att den ska byggas. Vinsten är att beslutet fattas innan koden finns, i stället för efter. Och eftersom arbetssättet inte hör ihop med någon bestämd modell blir det bättre av sig självt — nästa modell ger bättre varianter av samma prompt, på samma befintliga produkter.
Jag vill [bygga X / ändra Y i Z]. Låt oss först gå igenom målet — fråga om det som är oklart. När vi är överens, visa 3–5 varianter som en fristående HTML-fil jag kan öppna i webbläsaren. Bygg ingenting förrän jag valt en.
De senaste modellerna från varje utvecklare. Uppdateras nattligt — av en AI, förstås.
| Utvecklare | Modell | Släppt |
|---|---|---|
| OpenAI | GPT-5.6 | — |
| xAI | Grok 4.6 | — |
| Google DeepMind | Gemini 3.7 Flash | 13 aug. 2026 |
| Anthropic | Claude Opus 5 | 24 juli 2026 |
| OpenAI | GPT-5.6 Sol | 9 juli 2026 |
| Meta | Muse Spark 1.1 | 9 juli 2026 |
| Anthropic | Claude Sonnet 5 | 30 juni 2026 |